#Vue.js

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この記事では、AI を使用した文字起こしと要約によってヘルスケアに変革を起こす OpenAI の高度な言語モデルの可能性を探ります。 OpenAPI の最先端 API を活用して、録音データを文字起こしし、自然言語処理アルゴリズムを使って簡潔な要約を生成するための重要なインサイトを抽出するプロセスを掘り下げていきます。

似たような機能は Amazon Medical Transcibe や Medvoice などの既存のソリューションでも提供されていますが、この記事では、OpenAI テクノロジーを使用してこれらの強力な機能を InterSystems FHIR に実装することに焦点を当てています。

Vue.js の録音データ

Vue.js アプリのボイスレコーダーは、完全にネイティブであり、Mediarecorder インターフェースを使って JavaScript で記述されています。 これは、アプリケーションを軽量に維持しながら、録音オプションを完全に制御できるようにすることを目的としています。 以下は、録音入力の開始と停止を行うスニペットです。

問題

あわただしい臨床環境では迅速な意思決定が重要であるため、文書保管とシステムへのアクセスが合理化されていなければいくつもの障害を生み出します。 文書の保管ソリューションは存在しますが（FHIR など）、それらの文書内で特定の患者データに有意にアクセスして効果的に検索するのは、重大な課題となる可能性があります。

動機

AI により、文書の検索が非常に強力になりました。 Chroma や Langchain のようなオープンソースツールを使用して、ベクトル埋め込みを保存して使用し、生成 AI API 全体でクエリを実行することで、ドキュメント上での質疑応答がかつてないほど簡単になっています。 より献身的に取り組む組織は、既存のドキュメントにインデックスを作成し、エンタープライズ用に微調整されたバージョンの GPT を構築しています。 GPT の現状に関する Andrej Karpathy の講演では、このトピックに関する素晴らしい概要が提供されています。

このプロジェクトは、医療関係者が文書を操作するあらゆるタッチポイントにおいて発生する摩擦を緩和する試みです。 医療関係者が情報を保管し、必要な情報を難なく検索できるように、入力と処理から保管と検索まで、IRIS FHIR と AI を活用しました。

ソリューション